「F1」缺少了大數據，如今的F1還能工作嗎？

近年來，隨著遙測技術日益發達，車隊越來越能主動監測賽車的各項數據。根據2014年統計，一臺F1賽車於一圈中一共回傳了約20MB左右的資料。且，根據美國福布斯雜誌統計，目前世界上90%左右的訊息都是過去2年間生產的。因此，現今F1賽車所回傳的資料，一圈絕對遠遠高出20MB。問題來了，究竟讓車手與工程師們接觸與討論成千上萬的資訊，對F1是正面還負面的影響？到底這會不會降低觀眾享受比賽的程度呢？

2014年，FIA開始逐步實施無線電禁令，直到2016年，全面禁止車隊賽事工程師於無線電中提供車手任何協助，並明文規定｢車手必須獨立、不受協助的駕駛賽車｣。然而，不過半年的光景，這條廣受抨擊的規定就鬆綁了。除車隊開始研發各種暗號外，這還牽涉到安全問題，有時車手遭遇車輛狀況時，還真的必須透由車隊提供一些資訊上的協助。

然而，相關討論並沒有因為規定的放鬆而減緩。相反的，｢大數據對F1有害｣這樣的聲音日益升高。這讓眾人不得不仔細思量，究竟減少資訊量真的代表車手能對賽事有更多的影響力嗎？這真的能讓比賽變得更公平、更難以預測嗎？

中國站的自由練習發生了段十分有趣的無線電通訊，雙方分別是Lewis Hamilton及他的賽事工程師Peter Bonnington。

｢建議以較慢的速度進12彎，藉此獲取較好的出彎速度。｣

｢Bono…….該怎麼做我自己知道，不需要人教……｣

Hamilton的說詞映出一個事實：在追求完美單圈的路上，電腦不見得真能考慮賽道的所有狀況，提供對人體操駕有實質做用的建議。是不是有順風或逆風？賽道上是不是有些異物Hamilton注意到了？還是單純就是他不想開那麼快？

前F1車手Johnny Herbert說道：｢Lewis正在他的生涯巔峰，看他在場上的表演是一種享受。他能清楚感知賽道及賽車上的一切事物，不需要任何人告訴他該收油、省胎、剎車，或改變設定。他的駕駛技巧足以讓他從任何面向操控賽車，這正是過去偉大的世界冠軍們能夠達到的高度。｣

注：有看勒芒的應該會記得，Johnny Herbert是 1991年為Mazda贏得日本車廠第一個勒芒冠軍的車手之一， 787B也成為轉子引擎前無古人，非常可能後無來者的勒芒冠軍車。

當Nico Rosberg還是Hamilton隊友時，他投注了巨量的時間與精力在研究各式各樣的數據，和工程師討論逐圈的數字，通過研究各種轉向、油門、剎車、換檔的數據，研究該如何提升自己的表現，並瞭解隊友哪邊比自己還快。

不過，Williams的新秀George Russell對此抱持不一樣的看法：｢我其實沒有花費那麼多心力研究資料~我覺得每次上賽道的主客觀因素都不相同，包括風速、溫度、輪胎，因此我必須學會怎麼立即針對各種條件做出調教。｣

｢假入我在某一彎比隊友慢上0.15秒，那我可能真的會好奇究竟他變了什麼魔法，但就像我說的，賽道上的各種因素時時刻刻都在變化，從FP1到FP2就能有極大的差距，因此數據我大都只是參考參考。｣

正因為電腦數據不代表一切，賽事工程師該如何跟車手溝通就是門很大的藝術。一位好的賽事工程師必須在監測數字並進行分析的同時，仔細聆聽車手回報的操駕感受。Haas車隊首席賽事工程師對此有很深的體認：｢如果一名工程師無法清楚理解車手想表達的意念，只是專注於看遙測數據，他很容易就會把車手引導到錯誤的方向去。｣

｢舉例來說，車手可能在某個彎報告自己遭遇轉向不足，但數據卻一點異常都沒有。工程師就要清楚知道，如果拿掉轉向不足的因素，車手能夠發揮得更好。這時候，溝通就至關重要，通過數據結合車手的意見，賽事工程師能得出一個最佳配置。｣

或許大數據對車手的操駕幫助有限，但在調教車子上根本是工程師們的葵花寶典、尚方寶劍，能夠藉此榨出賽車的一分一毫。然而，相較於過去還得用紙筆寫胎壓的年代，這樣的數據量會不會過大？

可能會，但這樣的趨勢卻是時代的潮流。工業4.0、股票證券投資走勢、網購消費市場統計，大數據出現並應用在我們的生活周遭，各行各業。身為汽車工業的頂尖指標， F1無可避免的會往這個方向演進。

奔馳領隊Toto Wolff相信，眾人應該對F1所能監測的資料量感到驚奇，他受訪時表示：｢身為最快的人與車的競技場，駕駛一臺F1賽車就像在駕駛一艘太空船。觀眾們喜歡F1的高科技，這同時也是這項運動的DNA，不容抹去。｣

Toto Wolff會這麼說真也不是沒有原因。一臺F1賽車上的感應元件絕對遠遠多於一臺量產民用車，上千種的資訊來源，從單純的輪胎溫度、懸掛動作、燃油流量，到複雜的離合器、變速箱控制閥、差速器調整……等等。

如此大量的資料，會同步傳送到維修區的賽道技師組，以及遠在車隊總部的大團隊。在週五兩節各90分鐘的自由練習後，車隊會頃盡全力分析，試圖找出最好的策略。車隊甚至會在總部聘用專門的模擬器車手，利用各節練習結束時把賽道上搜集到的各項數據，在模擬器測試不同的設定，最終反饋回在賽場作戰的團隊，力求最佳表現。究竟F1應不應該著手限制相關模擬器的使用，以達成增添變數的目的呢？

Johnny Herbert表示贊成，他說：｢如果想讓比賽精采，變數就一定得存在。如果每支車隊都利用週五的資料把比賽策略安排到完美，比賽就會變得超級無聊。沒錯，我承認科技很棒，但觀賞性也是F1很重要的一環。｣

相反的，哈斯車隊工程師提出截然不同的觀點：｢假使經過5小時的自由練習與排位賽，排頭和排尾車隊的差距是2秒，一旦因為氣候、賽道等各種因素引響而縮減的自由練習時間，只會造成這個差距更為巨大。這時只能靠模擬器來儘可能彌補、縮小這樣的差距。｣

綜觀各項因素，當代複雜的混合動力單元確實是走在時代的尖端，也很多人認同F1的頂尖科技應該持續引領汽車工業，但這也就表示現在F1已經無法在沒有各項電腦設備輔助下運作。Robert Kubica表示：｢世界在變，科技在變，我們已經回不到1970、80年代。我實在無法想像現在的動力單元如果少了各種模擬數據要怎麼能夠順利運轉……｣

對於高科技的渴求，無可避免的會提升各項元件的複雜度。若想科技進步，簡化就是條不可能的路。正如Kubica所說- 時間無法倒流。或許額外的模擬器人力可能因為預算上限而有所節控，但大數據是一定不會也不能少的。Hamilton再怎麼不需要別人挑三揀四，這些都一定是工程師們調教賽車的重要依據。

因此，我們可以說，即便比賽的精采度多少會受到影響，但為了讓F1保持自己身為賽車運動最高殿堂的身份，以及汽車工業的領頭羊地位，大數據分析之於F1必然不可或缺。